资源简介
数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Databases,KDD) 是利用计算机自动地从海量信息中提取有用的知识 , 是一种有效利用信息的新方法 , 目前已成为数据库领域的研究热点之一。 KDD 的研究焦点在于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 , 这些知识是隐含的 , 事先未知的潜在的有用信息。主要包括的方法有 : 分类、回归分析、聚类、关联分析等 [1][5] 。关联规则的提取主要针对大型事务数据库。由于关联规则提取需要重复扫描数据库 , 因而提高算法的效率是至关重要的。
代码片段和文件信息
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 5632 2005-09-23 06:56 DMTEST\DMTEST\bin\Debug\DMTEST.vshost.exe
文件 1657 2006-12-11 20:27 DMTEST\DMTEST\CSVReader.cs
文件 1045 2006-12-11 18:30 DMTEST\DMTEST\DataItem.cs
文件 2063 2006-12-11 20:25 DMTEST\DMTEST\DMTEST.csproj
文件 241 2006-12-11 22:09 DMTEST\DMTEST\DMTEST.csproj.user
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文件 631 2006-12-11 22:27 DMTEST\DMTEST\DMTEST.exe.lnk
文件 1215 2006-12-11 05:18 DMTEST\DMTEST\ItemSet.cs
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文件 9705 2006-12-11 22:11 DMTEST\DMTEST\Program.cs
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文件 1284 2006-12-08 21:39 DMTEST\DMTEST\Properties\AssemblyInfo.cs
文件 118824 2006-12-11 22:10 DMTEST\DMTEST\test.csv
文件 907 2006-12-08 21:39 DMTEST\DMTEST.sln
文件 12288 2006-12-11 22:12 DMTEST\DMTEST.suo
文件 31232 2009-12-29 15:32 Apriori 数据挖掘算法的C#实现.doc
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文件 31232 2009-12-29 15:32 Apriori 数据挖掘算法的C#实现.doc
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